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雷达卡
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时下的大数据时代与人工智能热潮，相信有许多对数据分析师或大数据分析师非常感兴趣、跃跃欲试想着转行的朋友，但面向整个社会，最不缺的其实就是人才，对于是否转行数据分析行列，对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈，不少人还是踌躇满志啊！毕竟好多决定，一旦做出了就很难再回头了。不过如果你已经转行到数据分析领域，就不要后悔，做到如何脱颖而出才是关键。下面对于希望转行数据分析的零基础小白们，在对于进入数据分析行业需要学什么、数据分析行业薪酬待遇如何、如何更好地掌握数据分析领域的技能，都是一脸茫然。因此本文给出一些建议，针对想要转行数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们，希望对你们有所裨益，也希望你们将来学有所成，不后悔，更不灰心！
一、知识储备
数据分析作为一门交叉学科，需要掌握多方面的知识。
1)数学与统计基础：
数据分析是指运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析，挖掘出其潜在规律及价值，为经营决策提供科学严谨的理性依据。其中当然离不开数学与统计学的知识，需要有微积分、线性代数、概率论与数理统计等相关的知识储备才行。
2)分析工具：
掌握基础的数据分析工具Excel与统计分析工具SPSS的用法。
3)SQL数据库语言：
数据的存储便离不开使用数据库，需掌握SQL数据库语言在关系型数据库系统中进行增删改查等操作才行。
4)编程语言：
数据分析的进阶需要会使用一门或多门编程语言，如Python和R，这将会使你的数据分析变得更加高效。
5)机器学习算法入门：
如果需要的话可以学习常用的分类、回归、聚类和降维等的常用算法以及它们的优缺点和使用场景，这将是你转行进入公司的加分项哦。
二、行业分析
在学习数据分析的知识方面也不能落下对各个数据岗位的了解，接下来介绍数据分析行业中岗位，大致分为四个方向：数据分析、数据挖掘、数据开发、数据产品。
1)数据分析师
从事数据采集、整理、分析，发现问题，分析问题，得出结论，为公司的决策层提供数据支持。偏向于业务。
2)数据挖掘工程师/算法工程师
利用模型训练数据，从海量数据中挖掘规律，预测或分类对象，主要偏向编程和算法，对统计理论知识要求偏高。
3)数据开发工程师
设计、搭建并维护基础设施，以提供数据收集、存储、处理、计算等平台。偏代码开发，需要在代码能力上弥补，但与纯技术栈的程序员相比需要一定的业务逻辑。
4)数据产品经理
主要负责以数据为导向提炼需求、设计、规划、项目排期至项目落地，以及后期的产品改进和优化等。
三、心态历练
1)一定要用细心、耐心、和平静的心态去做数据分析。
数据分析是个细活，根据二八原则，其中数据的处理将占去数据分析中的八成时间，如果数据处理不当将影响接下来的分析，需要良好的心态减少犯错误的概率。
2)具有独立思考与换位思考的能力。
数据分析并不仅仅是为了完成一些业务上面的数据需求和论证。数据分析者应该在理解业务的基础上，要有自己独特的见解，扩大自己的思考范围，提升洞察力。同时要换位思考，从多角度看待数据和使用数据。不同的人，不同的角度看问题都能得到不同的效果。
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